Отмена поддержки third-party cookies означает, что диджитал-маркетинг ждут колоссальные перемены. Рекламодатели не будут иметь возможности, как раньше, быстро и эффективно находить свою аудиторию в интернете. Команда AiData рассказала Sostav, какие останутся альтернативы, разобралась с плюсами, минусами и ограничениями каждого способа и почему они не смогут полноценно заменить third-party cookies.
Рынок интернет-рекламы уже много лет опирается на файлы cookies — незаменимый инструмент сбора данных и статистики для настройки таргетинга. Похоже, что эпоха third-party cookies действительно подходит к концу. Компания Google официально объявила о планах полностью прекратить их поддержку в браузере Chrome к концу этого года. Вице-президент Google по глобальной рекламе Дэн Тейлор уверен, что установленные компанией сроки не изменятся: «Cookies-файлы будут полностью удалены из Chrome в конце 2024 года». Это приведёт к тому, что компании не смогут грамотно распределять рекламный бюджет. Значит, стоимость привлечения клиентов будет расти, а продажи — сокращаться.
По данным LiveInternet, самый популярный браузер в рунете — это Chrome. Согласно статистике, в 2023 году в России Chrome использовали примерно 51,62% пользователей. На втором месте «Яндекс.Браузер» с 28,32% пользователей, далее Mobile Safari (10,57%), Opera (3,42%) и Mozilla Firefox (1,6%). Сейчас third-party cookies поддерживаются только в Google Chrome. «Яндекс», Safari, Opera и Mozilla уже прекратили их использование.
Поскольку с Chrome идёт практически половина всего трафика для компаний, вкладывающих огромные бюджеты в диджитал, отказ от third-party cookies будет звучать как приговор. Без third-party cookies настроить качественный таргетинг и аналитику будет сложно. Поэтому в условиях жёсткой конкуренции поиск новых способов сбора данных — это вопрос выживания даже для стабильно работающих компаний.
Первый вариант. Сбор собственных данных — 1st party data
1st party data — это информация, которую бренд получает напрямую от своих клиентов: история покупок, демографические данные, контактные данные из форм обратной связи, например e-mail, телефон. Это ценный актив, с помощью которого маркетологи лучше понимают свою целевую аудиторию, создают персонализированную рекламу и повышают конверсию и эффективность маркетинговых кампаний, вне зависимости от того, что происходит на рынке интернет-рекламы и рекламных площадках.
Плюсы:
- это детали портрета настоящих клиентов, а не абстрактных пользователей;
- высокая достоверность данных, для сбора которых не требуется дополнительных затрат, в случае, если сбор настроен грамотно;
- полный контроль над собранными данными и прямой доступ к ним.
У данного варианта есть и минус: охват ограничен аудиторией сайта или другого источника. Из-за этого объём данных может быть недостаточным.
Пример. Сеть магазинов одежды использует данные о покупках своих клиентов для создания персонализированных предложений. Изучив историю покупок, магазин может предложить клиенту одежду, которая лучше всего соответствует его предпочтениям. Такой подход повышает вероятность повторных покупок и улучшает пользовательский опыт. Но при этом магазин знает только о покупках, совершённых в его сети, и не имеет информации о предпочтениях клиента за её пределами. Инструменты сбора собственных данных не смогут полноценно заменить third-party cookies. Дело в том, что компания получает представление только об узком круге аудитории, которая уже взаимодействует с брендом. А first-party данные использует в первую очередь для прямой коммуникации со своими пользователями.
Из-за небольшого авторизованного трафика компания не получит нужного объёма информации для принятия взвешенных маркетинговых решений. Поэтому маркетологам будет сложно выстраивать точные и персонализированные стратегии. Чтобы расширить аудиторию, необходимы дополнительные действия с базой данных.
Второй вариант. Использование Stable ID
Stable ID — это устойчивый, уникальный обезличенный идентификатор, схожий с third-party cookies. Он формируется на основе постоянных параметров телеком-операторов. Stable ID способен обеспечить омниканальную коммуникацию с пользователем на разных устройствах, но только внутри одного телеком-оператора.
Пример. Допустим, у вас единый тариф на мобильный и домашний интернет от «Билайна». Если вы зайдёте в интернет с помощью домашнего компьютера, телевизора или подключитесь через Wi-Fi, используя смартфон, а затем выйдете на улицу и продолжите ресерч в мобильном браузере или сёрфинг по приложениям, то ваш Stable ID останется неизменным. Именно поэтому он и называется стабильным.
Плюсы:
- безошибочная идентификация одного и того же Stable ID при смене браузера, IP-адреса, устройства или при использовании режима «инкогнито»;
- высокая точность и эффективность таргетированной рекламы на определённого пользователя вплоть до адресных предложений;
- возможность объединять данные из Web и Application.
Минусы:
- высокая стоимость использования технологии Stable ID;
- узкое покрытие аудитории по сравнению с third-party cookies, связанное с уникальностью Stable ID исключительно в рамках одного телеком-оператора.
Мы уверены, что использование технологии Stable ID повышает качество и эффективность таргетированной рекламы, позволяет идентифицировать пользователя при смене устройств и браузеров. С помощью third-party cookies, например, идентифицировать пользователей при использовании разных браузеров или устройств невозможно. Но из-за узкого покрытия Stable ID полноценно заменить third-party cookies не смогут. Это связано с тем, что Stable ID уникальны исключительно в рамках одного телеком-оператора. У каждой компании свои собственные Stable ID, которые никак не связаны с данными других телеком-операторов. Кроме того, в настоящий момент лишь небольшое количество телеком-операторов позволяют использовать свои идентификаторы за пределами собственной инфраструктуры, что сильно снижает возможности для независимых игроков рынка, ограничивая идентификацию лишь узким набором пользователей.
Третий вариант. Идентификация с помощью Fingerprinting
Это метод идентификации пользователей на основе уникального «отпечатка» их браузера, устройства и настроек сети. Фиксируются такие параметры, как IP-адрес, версия операционной системы, язык, геолокация, часовой пояс, установленные шрифты, плагины и многие другие.
Плюсы:
- высокая точность идентификации пользователей;
- идентификация трафика, даже если пользователи входят в интернет в режиме «инкогнито».
Минус: высокая чувствительность к изменениям настроек браузера пользователя.
Несмотря на то что способ выглядит довольно перспективным, у Fingerprinting есть существенный недостаток. Если пользователь скорректирует геолокацию, размер шрифта, тему браузера или любой другой параметр, «цифровой отпечаток» изменится, и пользователь «потеряется». Технология распознает его как нового юзера, хотя на самом деле это тот же самый пользователь. В результате один реальный человек будет идентифицирован системой как несколько разных пользователей. Это сделает невозможным корректное отслеживание поведения в интернете, следовательно, усложнит предоставление релевантного рекламного контента и повлечёт увеличение рекламных бюджетов.
Как мы видим, все описанные альтернативы имеют ограничения при сборе данных и анализе поведения аудитории. В ответ на эти вызовы эксперты компании AiData разработали и предложили более эффективный и точный способ идентификации пользователей в мире после cookies.
Новая AI-модель от AiData: подход к сбору данных и идентификации пользователя
Разработка от компании AiData на основе собственной нейросети — это усовершенствованная технология Fingerprinting. Такой метод сбора данных нивелирует недостатки традиционного Fingerprinting и обеспечивает устойчивость даже к значительным изменениям в настройках устройства пользователя. AI-модель анализирует сочетания сотен уникальных факторов и их комбинаций и распознаёт одного реального человека за любыми профилями.
Например, если пользователь обновит браузер, установит дополнительные плагины или воспользуется своим устройством в другой стране, будучи в отпуске, AI-модель от AiData всё равно определит, что это один и тот же человек. Практически во всех случаях AI-модель позволит точно идентифицировать одного реального пользователя за разными «цифровыми обличиями».
Ключевое преимущество AI-модели от AiData — это не только способность распознавать пользователей, но и умение не дублировать их. Модель максимально идентифицирует трафик, и точнее отслеживает реальное количество уникальных пользователей. Даже если человек задействует режим «инкогнито» модель от AiData всё равно распознает его и не «задвоит». По сути, технология напоминает third-party cookies, к которым так привык весь рынок интернет-рекламы. Однако она работает во всех браузерах, включая работу в режиме «инкогнито», благодаря чему обеспечивается максимально возможное покрытие аудитории. Технология нацелена на значительное увеличение точности данных, которые приведут к росту эффективности рекламных кампаний.
Заключение
После отмены cookies диджитал-маркетингу придётся адаптироваться к новым реалиям. Все известные методы сбора информации имеют недостатки и уязвимые места, которые не позволят рекламодателям настраивать таргетированную рекламу в привычном объёме и с привычной эффективностью. Специалисты AiData тщательно проанализировали все существующие решения, их возможности и недостатки и разработали собственную технологию. Разработка будет интегрирована в новую линейку лицензий и объединит возможности AiData GPT и AiData Fingerprinting. AI-модель приближена к возможностям third-party cookies, обеспечивает широкий охват аудитории за счет работы с анонимным и неавторизованным трафиком. Решение работает во всех браузерах и дешевле Stable ID. Сейчас AiData проводит финальные тесты с ключевыми игроками рынка.